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典型相关分析matlab实现代码-iris:利用逻辑回归的方法对鸢尾花数据集进行分类
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2021-05-20
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典型相关分析matlab实现代码 iris 一、简介 学习机器学习有一段时间了,由于以前使用的是matlab,所以想使用python来实现一些机器学习的问题。 鸢尾花分类问题时一个很经典的问题,我就想从这个问题入手吧。网上有一些相关的代码,但是我看到的几 个都有些肉眼可见的缺陷,所以,我索性把网上的参考抛开,按照自己的思路实现一个。 会有不少缺陷,求 大神轻喷 :) 二、iris数据集 Iris(鸢尾花)数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据,分为3类,每类50行数据。 每行数 据包括4个属性:Sepal Length(花萼长度)、Sepal Width(花萼宽度)、Petal Length(花瓣长度)、 Petal Width(花瓣宽度)。可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。所以本项目是利用lr方法进行 多分类处理。引用Iris数据集的方法主要有在sklearn的sklearn库中导入iris数据集和下载官方的iris.csv文 件。本项目使用后一种获取数据的方法。 三、数据预处理 将数据集进行数据类型的转换,将Sepal Length(花萼长度)、Sep
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iris-master
iris.csv 4KB
data_proc.py 1KB
data_train.py 2KB
data_pred.py 651B
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- Ben_NPU2022-01-07python 代码
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